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基于T-S模糊模型的航空发动机非线性分布式控制系统故障诊断 总被引:4,自引:1,他引:4
针对航空发动机非线性分布式控制系统的故障诊断问题,首先提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机非线性Takagi-Sugeno(T-S)建模方法,建立了具有网络诱导时延的航空发动机非线性分布式控制系统模型,然后将该系统视为离散切换系统,为其建立了具有时延补偿功能的故障观测器,给出了使得观测器误差系统渐近稳定的充分条件.故障检测仿真时间为20s,当第12s时,设定系统发生幅值为0.0025的阶跃型突变故障,仿真结果表明:12s之前,故障观测器保持渐近稳定,当第12s时,残差迅速增大并超过所设定阈值,从而检测到故障的发生. 相似文献
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给出了一种非线性系统传感器的故障诊断方法。该方法将T-S 模糊模型、全解耦奇偶方程和参数估计相结合,同时对非线性系统的多个传感器的故障进行检测、隔离与识别。设计出用于产生残差的线性系统全解耦奇偶方程,并给出了全解耦奇偶向量的存在条件,全解耦奇偶方程产生的残差仅对一个传感器故障敏感,而对系统状态、扰动输入和其它传感器输出解耦。引入T-S 模型将全解耦奇偶方程推广到非线性系统中得到了模糊奇偶方程。传感器的故障模型表示为刻度因子和偏差的形式,根据残差信息应用卡尔曼估计方法可识别出故障模型的参数。最后给出了某型号飞机控制系统传感器的故障诊断仿真实例。 相似文献
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为了提高航空发动机控制系统的可靠性,针对航空发动机燃油调节执行机构回路,提出了一种基于执行机构数学模型及发动机燃油逆映射模型的故障诊断方法,以实现对执行机构自身故障及其线性可变差动变压器(LVDT)位移传感器故障的检测和隔离。基于非线性回归方法极端学习机(ELM)算法建立了发动机燃油逆映射模型,保证了燃油估计的精度和实时性。为了验证该方法的可行性和有效性,以涡扇发动机主燃油调节执行机构为研究对象,在半物理仿真试验平台上进行了故障诊断的半物理仿真试验。结果表明,该故障诊断方法能快速准确地检测并区分出幅值在2%以上的执行机构故障和LVDT传感器故障。 相似文献
7.
基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离. 相似文献
8.
基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机在建立Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型时运算耗时长和过分依赖学习数据的问题,提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S建模方法.通过飞行包线划分和标称点求取确定T-S模型的前件结构;计算各标称点的状态空间模型,将其作为T-S模型的后件;最后通过对航空发动机发参数据的机器学习完成对模型前件参数的辨识.仿真对比结果表明:该方法缩短了航空发动机T-S模糊模型的建模时间,并使得高压转子和低压转子转速的绝对误差分别小于0.25%,0.10%,保持了辨识精度. 相似文献
9.
基于UIO的航空发动机控制系统传感器故障诊断 总被引:5,自引:2,他引:3
研究了航空发动机控制系统传感器鲁棒故障检测与隔离问题,提出了一种克服不同干扰对控制系统诊断性能影响的方法.应用未知输入观测器(unknown input observer,简称UIO)理论来解耦航空发动机动态系统干扰,并针对控制系统传感器设计一族UIO,提取出一系列的传感器残差特征数据,通过分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机控制系统传感器故障诊断.在高斯白噪声、模型工作点变化和非高斯噪声三类干扰下的数字仿真结果表明,不管何种干扰,UIO诊断方法均能检测和隔离出传感器故障,在诊断鲁棒性方面,要优于Kalman滤波器诊断算法. 相似文献
10.
故障诊断的神经网络多重模型自适应方法 总被引:1,自引:0,他引:1
将神经网络与故障诊断的多重模型自适应方法相结合,提出了故障诊断的神经网络多重模型自适应方法,并对某型航空发动机控制系统传感器故障进行诊断仿真。仿真表明,该方法能够用来解决具有模型不确定性系统的故障诊断问题,同时,对未知的故障模态具有自学习能力 相似文献